本发明属于无人机领域，尤其涉及一种电力巡检用无人直升机系统效能评估方法。
背景技术：
随着电网业务的增长，无人直升机系统巡检应用也日益增多。目前还没有专门的无人直升机效能评估方法对各型无人直升机系统进行综合评价，指导电网无人直升机系统的选型。
国内外几种经典的效能评估模型如下：
(1)WSEIAC模型，美国工业界武器系统效能咨询委员会(WSEIAC)于上世纪年代拟定的系统效能指标计算模型，它规定系统效能是系统可用度、任务可信度和能力的函数；
(2)对数模型，对数模型在国内得到了军方和航空工业部门的广泛认可。它是迄今为止国内提出的效能评估模型中对飞机各分系统效能指数描述最全面的一种方法；
(3)ARINC模型，ARINC是最早进行系统效能研究的机构之一，它包括五个方面的含义：用概率度量，与工作性质有关，是时间的函数，是系统使用环境或条件的函数，可能随完成任务的变化而变化；
(4)专家打分模型，当专家对各种参数初步给出的评估只能用打分的模糊形势来评定系统优劣时就是专家打分模型，层次分析法是用于处理专家意见的首选方法，该方法的主要特点是把复杂问题分解为若干组成元素，将这些元素按从属关系分为层次结构，专家评比时只需要对各因素进行两两比较。
现有模型的缺点如下：
(1)现有模型不能较全面地表现多项技术指标在电网使用中的动态变化与综合作用；
(2)现有模型不能较客观地评价无人直升机系统各指标的重要程度；
(3)现有模型未考虑无人直升机实际使用的环境适应能力；
(4)现有模型未考虑无人直升机实际使用的运营条件。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明结合电力巡检实际需求，构建了一种电力巡检用无人直升机系统效能评估方法。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种电力巡检用无人直升机系统效能评估方法，包含如下内容：
首先确定所述无人直升机系统效能的若干维度的评价指标，及每个维度的评价指标的一级或者多级子指标；
再确定最末一级的子指标的值，然后在根据如下公式逐级计算除了最末一级的子指标之外的每一级子指标的值和每个维度的评价指标的值：
式中：Ci表示指标C的下一级第i个子指标的值，表示下一级第i个子指标的权重值；
最后，计算所述系统效能的值为所有维度的评价指标的值的乘积。
进一步的，通过大量积累的历史数据确定最末一级的子指标的值。
相对于现有技术，本发明具有以下优势：
本发明方法从可靠性、环境适应能力、工作能力、运营条件4个方面，全面、客观地划分各项指标，合理设置权重，分别说明各级指标的具体评价方法，定量计算无人直升机系统效能，有效指导电力巡检用无人直升机系统的选型与采购。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例系统效能所包含的各级指标及每个指标所在级别的权重值。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本发明实施例：
电力巡检用无人直升机系统效能评估方法，所述系统效能E所包含的各级指标及每个指标所在级别的权重值如图1所示。最末一级的子指标的值的确定方法下表1：
表1单个末级指标的值的确定方法
根据表1得到最末一级的子指标的值后，根据如下公式得到每一级指标的值，
以无人机工作能力C为例,介绍各指标计算方法，无人机工作能力C计算公式：
式中：
C1为无人机的飞行能力，为无人机的飞行能力权重值；
C2为无人机的飞控能力，为无人机的飞控能力权重值；
C3为无人机的机动能力，为无人机的机动能力权重值；
C4为无人机的载荷能力；为无人机的载荷能力权重值；
C5为无人机的测控能力；为无人机的测控能力权重值。
最终得到4个维度的指标的值。
本实施例的维度指标包括：可靠性A、运营条件D、工作能力C和环境适应能力B。
最后计算得到系统效能E的计算方法如下：
R＝A×D×C×B
最终得到电力巡检用无人直升机系统效能评估值，来有效指导电力巡检用无人直升机系统的选型与采购。
本发明实施例方法结合电力巡检实际需求，从可靠性、环境适应能力、工作能力、运营条件4个方面评价无人直升机效能，并详细说明各级评价指标；对每级指标项进行权重设置，同级指标权重相加为1，突出主要指标，弱化次要指标；按小型和中型无人直升机，分别说明各指标的评价方法，设定归一化特征值，定量计算得分。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。